• Introducción y entorno de trabajo de R. Paquetes en R
• El lenguaje de R: Números, operadores y tipos de datos.
• Estructuras de datos en R.
• Entrada y salida de la información. Lectura y escritura de datos.
• Variables y funciones en R.
• Sentencias de control de flujo.
• Análisis exploratorio de datos
• Estadística Descriptiva
• Econometría a través de R. Modelos de regresión
• Diagnosis avanzada en el modelo lineal de regresión múltiple
• Modelos lineales generalizados
• Modelos Logit y Probit
• Series temporales
• Técnicas de análisis multivariante de datos
o Análisis en Componentes Principales
o Análisis Factorial
o Análisis de Correspondencias
o Análisis Clúster
o Análisis Discriminante
o Árboles de decisión
o Redes Neuronales | 
